Análisis de datos: Netfliz Prize Program
Laura Basalo Tur, Camila Pérez
20/11/2020
- Introducción
- Carga y lectura de datos
- Construcción del modelo de datos
- Analizando el dataframe
Introducción
En el presente estudio se procederá a analizar el data set llamado “Netflix Prize data” obtenido en la página web Kaggle. Dicho dataset se creó como una competición para encontrar el mejor algoritmo de predicción de la puntuación que los usuarios dan a las películas de la plataforma.
Antes de extraer la información y comenzar a trabajar sobre ella se ha procedido a visualizar a qué tipo de datos íbamos a enfrentarnos. El dataset contiene diversos archivos pero solo nos centraremos con los que vamos a trabajar en este estudio:
Combined Data
Los archivos ‘combined_data_{nº}’ contienen la información de las puntuaciones de los usuarios para determinado código de película, así como el identificador de usuario y la fecha (día, mes y año) en la que se dio dicha valoración.
Esta base de datos cuenta con un tamaño de espacio en memoria demasiado elevado, por lo que se procederá a extraer una parte de los datos y nos quedaremos con las 100 primeras películas de cada archivo.
Movie titles
Otro de los archivos que se utilizarán en este estudio contiene el título de cada ID asociado a las películas además del año en el que se estrenó. En secciones posteriores explicaremos como realizaremos la inclusión de estos datos junto con los datos iniciales para obtener el dataset final para trabajar más comodamente.
Una vez realizado este proceso, pensamos en generar nuevas variables para incluirlas en nuestro estudio ya que sería interesante medir la diferencia de años transcurridos desde el estreno hasta la puntuación de las diferentes películas (“YearsSinceRelease”).
Carga y lectura de datos
TODO: Comentar…
Función
#Función que obtiene los datos de filas específicas
obtain_movies = function(combined_data, idx){
#Obtenemos las películas del archivo a leer (1,2,3 o 4)
rows_data = filter(filas_ID_combined_all, data == idx)
rows_data = select(rows_data, fila, fila_final)
#Por cada fila guardamos el rango de posiciones a leer en el fichero
ranges = c()
for(i in 1:nrow(rows_data)){
ranges = c(ranges, rows_data[[i,1]]:rows_data[[i,2]])
}
#Nos quedamos solo con los datos de las películas de la muestra
combined_data = slice(combined_data, ranges)
return(combined_data)
}Lectura de los ficheros y creación del fichero único con las películas de la muestra
#Leemos el índice
filas_ID_combined_all = read_csv("data/filas_ID_combined_all.txt")
#Cargamos los ficheros con la información de Netflix
combined_data1 = read_tsv("data/combined_data_1.txt", col_names=FALSE)
combined_data2 = read_tsv("data/combined_data_2.txt", col_names=FALSE)
combined_data3 = read_tsv("data/combined_data_3.txt", col_names=FALSE)
combined_data4 = read_tsv("data/combined_data_4.txt", col_names=FALSE)
#Obtenemos nuestra muestra de películas
n_muestra = 250
set.seed(2495)
muestra_grupo = sample(1:17770, n_muestra, replace = FALSE)
#Nos quedamos con el índice de las películas de nuestra muestra
filas_ID_combined_all = filter(filas_ID_combined_all, filas_ID_combined_all$ID %in% muestra_grupo)
filas_ID_combined_all = select(filas_ID_combined_all, ID, fila, fila_final, data)
#Mostramos cuántas películas debemos leer de cada fichero
#table(filas_ID_combined_all$data)
#Leemos las observaciones de las películas de nuestra muestra
data1 = obtain_movies(combined_data1, 1)
data2 = obtain_movies(combined_data2, 2)
data3 = obtain_movies(combined_data3, 3)
data4 = obtain_movies(combined_data4, 4)
#Juntamos los datos de las películas de los 4 ficheros
df_ratings = rbind(data1,data2,data3,data4)
#Exportamos los datos de las películas de nuestra muestra
write.table(df_ratings,"data/combined_data_sample.txt", row.names = FALSE, col.names = FALSE)
#Eliminamos variables que ya no son útiles
rm(combined_data1, combined_data2, combined_data3, combined_data4, data1, data2, data3, data4, filas_ID_combined_all)Construcción del modelo de datos
TODO: Comentar…
#Se asigna una posición a cada observación para posteriormente indicar el id de película de cada una de ellas
df_ratings = df_ratings %>%
mutate(Idx = row_number())
#Guardamos la fila donde empieza cada película
movie_rows = grep(":", df_ratings$X1)
#Añadimos el id de la película a cada posición y eliminamos el caracter ":"
rows_ID = df_ratings %>%
filter(Idx %in% movie_rows) %>%
mutate(X1 = as.integer(gsub(":","",X1)))
#Número de veces que se tendrá que repetir el identificador de cada película
reps = diff(c(rows_ID$Idx, max(df_ratings$Idx) + 1))
netflix = df_ratings %>%
mutate(MovieID = rep(rows_ID$X1, times = reps)) %>%
filter(!(Idx %in% rows_ID))
#Se definen las columnas del dataframe
netflix = netflix %>%
separate(X1,into = c("UserID","Rating","RatingDate"), sep = ",") %>%
na.omit(netflix) %>%
mutate(Idx = row_number())
#Se eliminan las variables auxiliares
rm(df_ratings, movie_rows, rows_ID, reps)Lectura del fichero movies_titles.csv
df_movies = read_tsv("data/movie_titles.csv", locale = readr::locale(encoding = "ISO-8859-1"), col_names=FALSE)
df_movies = df_movies %>%
separate(X1,",",into =c("MovieID","MovieRelease","Title"), extra="merge")#Se transforma la variable MovieRelease a numérica
netflix$MovieID = as.character(netflix$MovieID)
#Se unifica el dataframe de las puntuaciones con el de las películas
netflix = inner_join(x = netflix, y = df_movies, by = "MovieID", all = TRUE)
#Se transforma la variable 'Rating' a tipo númerica
netflix$Rating = as.numeric(netflix$Rating)
#Se transforma la variable 'RatingDate' a tipo date
netflix$RatingDate = as.Date(netflix$RatingDate, format = "%Y-%m-%d")
#Se transforma la variable MovieRelease a numérica
netflix$MovieRelease = as.numeric(netflix$MovieRelease)
#Se añade la diferencia en años entre el año de puntuación y el de estreno de la película
netflix = mutate(netflix, YearsSinceRelease = year(RatingDate) - MovieRelease)
#Se transforma la variable YearsSinceRelease a numérica
netflix$YearsSinceRelease = as.numeric(netflix$YearsSinceRelease)
#Adicionalmente, dividimos la variable RatingDate en: día, mes y año
sep = netflix %>%
separate(RatingDate,into = c("Year","Month","Day"), sep = "-") %>%
na.omit(netflix) %>%
mutate(Idx = row_number())
netflix = mutate(netflix, sep)
rm(sep)
#Se ordenan las posiciones de las columnas y se indican su nuevo nombre
netflix = select(netflix, Idx, MovieID, Title, UserID, Rating, Day, Month, Year, RatingDate, MovieRelease, YearsSinceRelease)
#Exportamos el fichero preparado y construido para empezar a trabajar en su análisis
write.csv(netflix, "data/netflix.csv", row.names = FALSE)Analizando el dataframe
str(netflix)## tibble [1,093,856 x 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Idx : int [1:1093856] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ MovieID : chr [1:1093856] "43" "43" "43" "43" ...
## $ Title : chr [1:1093856] "Silent Service" "Silent Service" "Silent Service" "Silent Service" ...
## $ UserID : chr [1:1093856] "305151" "497196" "2327803" "2625420" ...
## $ Rating : num [1:1093856] 4 3 1 2 5 2 1 3 5 2 ...
## $ Day : chr [1:1093856] "20" "13" "19" "13" ...
## $ Month : chr [1:1093856] "02" "04" "08" "05" ...
## $ Year : chr [1:1093856] "2005" "2003" "2001" "2004" ...
## $ RatingDate : Date[1:1093856], format: "2005-02-20" "2003-04-13" ...
## $ MovieRelease : num [1:1093856] 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 ...
## $ YearsSinceRelease: num [1:1093856] 5 3 1 4 3 3 5 2 3 3 ...
## - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:250] 1 107 293 1390 3766 4458 5563 5738 8145 8489 ...
## ..- attr(*, "names")= chr [1:250] "1" "107" "293" "1390" ...Idx: Variable numérica que determina la posición o índice de cada observación del dataset.
MovieID: Variable numérica que identifica a cada película con un ID determinado, este ID está asociado a un título que será representado por la variable “Title”.
Title: Variable con datos definidos como caracteres. Esta variable representa el título de cada una de las películas identificadas con un ID en la variable “MovieID”.
UserID: Variable con datos definidos como caracteres que representa el ID único del usuario que ha calificado cada película.
Rating: Variable categórica que representa la calificación que ha hecho cada usuario de las películas que ha puntuado. Esta calificación puede ser dentro del rango [1,2,3,4,5], donde 1 estrella representa la calificación más baja y 5 estrellas la calificación más alta.
RatingDate: Variable definida como tipo **date*, que representa la fecha en la cual el usuario realizó la calificación de una determinada película.
MovieRelease: Variable numérica que indica el año en el cual se estrenó la película. El año de estreno puede referirse tanto a estreno de una determinada película en el cine como en DVD.
YearsSinceRelease: Variable numérica la cual se ha calculado mediante la resta de RatingDate y MovieRelease. Esta variable indica el número de años que ha pasado desde que se ha estrenado una determinada película hasta que el usuario la ha calificado.
Tabla resumen del número de calificaciones
import pandas as pd
netflix_py = pd.read_csv("data/netflix.csv")
res = pd.concat([netflix_py.groupby('MovieID')['Rating'].describe(),
netflix_py.groupby('MovieID')['Rating'].agg(pd.Series.mode).rename('mode'),
netflix_py.groupby('MovieID')['Rating'].agg(pd.Series.median).rename('median')
], axis=1).T
print(res)## MovieID 43 195 ... 17606 17751
## count 105.000000 185.000000 ... 87.000000 2475.000000
## mean 2.571429 3.297297 ... 2.229885 3.938182
## std 1.284951 1.039044 ... 1.075100 1.133302
## min 1.000000 1.000000 ... 1.000000 1.000000
## 25% 1.000000 3.000000 ... 1.000000 3.000000
## 50% 3.000000 3.000000 ... 2.000000 4.000000
## 75% 3.000000 4.000000 ... 3.000000 5.000000
## max 5.000000 5.000000 ... 5.000000 5.000000
## mode 3.000000 3.000000 ... 1.000000 5.000000
## median 3.000000 3.000000 ... 2.000000 4.000000
##
## [10 rows x 250 columns]Comparación de las 5 películas con mayor número de calificaciones
movies_table = table(netflix$MovieID)
#Ordenamos las MovieID en función del número de calificaciones y de forma descendente:
orden = sort(movies_table, decreasing = TRUE)
#Pedimos que nos imprima las 5 primeras observaciones, para obtener asi las 5 películas más votadas:
head(orden, 5)##
## 6408 2580 3610 2186 11663
## 82949 80136 75148 61174 54845#Una vez sabemos el MovieID de las películas más votadas las filtramos:
mas_votadas = filter(netflix, MovieID == c("6408","2580","3610","2186","11663"))## Warning in MovieID == c("6408", "2580", "3610", "2186", "11663"): longitud de
## objeto mayor no es múltiplo de la longitud de uno menormas_votadas = as.data.frame(mas_votadas)
#Representamos
boxplot = ggplot(mas_votadas,aes(Title, Rating, group=MovieID))+
geom_boxplot(fill = "darkseagreen1", colour = "black", outlier.colour = "darkgreen")+
geom_point(stat= "summary", shape=20, size=2, color="red")
ggplotly(boxplot)## No summary function supplied, defaulting to `mean_se()`## Warning: `group_by_()` is deprecated as of dplyr 0.7.0.
## Please use `group_by()` instead.
## See vignette('programming') for more help
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.
## Distribución de valoraciones por día
## Distribución de valoraciones por mes
```r
#Investiga la distribución de valoraciones por día de la semana y por mes.¿Qué meses y días de la semana se valoran más películas en netflix?Las 10 películas más votadas
#Tabla agrupada por película y año del número de valoraciones.
#Representación gráfica.
#Distribución del score promedio por año.Calificaciones de las películas
Calificación general
Analizar número de votaciones de las diferentes películas. ¿Cuántas películas hay de cada rating (1,2,3,4 y 5 estrellas)?
ggplot(data = netflix, aes(x = Rating)) +
geom_bar(aes(y = ..count.., fill = ..count..),
stat="count",
show.legend = FALSE) +
geom_label(aes(label = ..count.., y = ..count..),
stat = "count",
vjust = -.5) +
scale_fill_gradient(low = "lightcoral", high = "firebrick2")+
labs(x = "Rating", y = "Number of ratings", title = "Total Ratings")+
scale_y_continuous(limits=c(0,380000), labels = scales::comma)+
coord_flip() +
theme_classic()
# Image in the visualization
image = image_read("imgs/icon-rating.png")
grid.raster(image, x = 0.80, y = 0.25, height = 0.23)
media = mean(netflix$Rating, na.rm = TRUE)
media## [1] 3.560383moda = names(which(table(netflix$Rating) == max(table(netflix$Rating))))
moda## [1] "4"Como se puede observar en el gráfico, las puntuaciones generalmente han sido positivas ya que la mayoria de los casos tienen una puntuación superior a 3.
La calificación de 4 que ha sido dada por un total de 2926 usuarios, es la que se ha dado más veces.
La calificación media de todas las películas es de 3.37.
Analizar nº de votaciones/puntuación de cada película
#Comentar con Camila
netflix %>%
count(YearsSinceRelease, Rating) %>%
ggplot(mapping = aes(x = YearsSinceRelease, y = Rating))+
geom_tile(mapping = aes(fill = n))
Película con mejor y peor calificación (gráfico palabras)
Película más votada y menos votada (gráfico palabras)
#Más votada
df_more_voted = netflix[netflix$MovieID == names(which.max(movies_table)),]
ggplot(data = df_more_voted, aes(x = Rating)) +
geom_bar(aes(y = ..count.., fill = ..count..),
stat="count",
show.legend = FALSE) +
geom_label(aes(label = ..count.., y = ..count..),
stat = "count",
vjust = -.5) +
scale_fill_gradient(low = "cadetblue1", high = "cadetblue4")+
labs(x = "Rating", y = "Number of ratings", title = df_more_voted$Title[1])+
scale_y_continuous(limits=c(0,45000))+
coord_flip() +
theme_classic()
#Image in the visualization
image = image_read("imgs/masvotada.jpg")
grid.raster(image, x = 0.80, y = 0.35, height = 0.4)
#Menos votada
df_less_voted = netflix[netflix$MovieID == names(which.min(movies_table)),]
ggplot(data = df_less_voted, aes(x = Rating)) +
geom_bar(aes(y = ..count.., fill = ..count..),
stat="count",
show.legend = FALSE) +
geom_label(aes(label = ..count.., y = ..count..),
stat = "count",
vjust = -.5) +
scale_fill_gradient(low = "darkgoldenrod1", high = "darkgoldenrod3")+
labs(x = "Rating", y = "Number of ratings", title = df_less_voted$Title[1])+
scale_y_continuous(limits=c(0,8))+
coord_flip() +
theme_classic()
# Image in the visualization
image = image_read("imgs/menosvotada.jpg")
grid.raster(image, x = 0.80, y = 0.35, height = 0.4)
calif = table(netflix$MovieID, netflix$Rating)
calif##
## 1 2 3 4 5
## 10003 32 21 35 10 9
## 10068 39 19 66 83 118
## 10119 360 1238 4354 3870 1454
## 10143 401 985 4316 5922 4713
## 10238 24 36 40 16 12
## 10272 120 117 518 864 818
## 10337 838 2481 5554 3349 932
## 10355 25 33 27 6 3
## 10476 66 107 310 435 423
## 10546 21 17 25 5 1
## 10705 28 22 27 7 5
## 10706 13 22 23 14 9
## 10811 32 11 72 100 92
## 10813 13 4 26 55 20
## 10873 47 125 124 32 6
## 10878 11 16 38 45 31
## 10887 38 109 395 348 160
## 1093 26 27 33 14 10
## 10957 45 101 388 356 153
## 11070 141 195 345 209 123
## 11076 79 169 323 196 88
## 11116 13 28 56 27 22
## 11380 9 25 48 11 6
## 11482 46 65 106 90 38
## 11532 99 184 380 194 75
## 11577 70 160 539 375 124
## 11624 35 50 72 34 23
## 11635 48 55 221 331 202
## 11663 2024 6381 18680 18417 9343
## 11722 391 979 3105 4332 1933
## 11808 41 43 35 7 11
## 11826 85 249 426 251 123
## 12015 740 3066 10313 7340 2271
## 12091 258 278 589 437 425
## 12197 110 163 224 113 41
## 12449 52 44 49 13 11
## 12499 101 296 537 219 45
## 12518 97 202 338 155 56
## 12519 17 30 42 19 12
## 12607 30 50 205 240 121
## 12634 24 10 78 158 86
## 1271 15 22 124 166 86
## 13117 21 26 64 23 24
## 13131 14 17 32 29 13
## 13137 64 66 89 31 13
## 13227 764 1173 2770 2274 1311
## 13243 37 28 41 27 18
## 13609 42 47 174 115 56
## 13617 12 10 22 46 16
## 13619 192 152 348 236 208
## 13632 19 35 88 29 14
## 13644 325 727 1133 557 121
## 13645 72 186 463 315 187
## 13704 34 15 108 169 151
## 13768 7 15 45 61 38
## 13878 59 47 157 228 380
## 13969 31 22 46 41 31
## 14010 256 740 2183 2247 966
## 14037 31 20 76 103 110
## 14080 318 520 955 598 340
## 14231 31 35 52 45 21
## 14267 18 20 35 20 33
## 14286 11 14 26 27 20
## 14333 50 49 38 14 10
## 14342 387 1079 3707 5367 3205
## 14557 25 19 92 167 207
## 14615 10 7 29 67 40
## 14742 281 263 1142 3385 5042
## 14785 47 63 59 19 6
## 14905 76 57 256 589 611
## 15078 795 2986 9688 9464 4715
## 15115 25 49 103 60 30
## 15195 54 15 65 118 211
## 15258 19 15 37 47 20
## 15347 30 77 235 166 72
## 15620 77 86 59 22 9
## 15655 15 15 35 31 23
## 16084 60 64 65 14 12
## 16101 29 18 61 37 21
## 16145 35 33 26 12 4
## 16162 126 135 579 640 413
## 16227 26 25 41 20 17
## 1627 68 230 1271 1940 1034
## 16354 0 0 13 16 14
## 16365 296 495 1347 1464 1067
## 16379 495 575 402 159 63
## 16414 28 40 98 76 35
## 16465 1594 4435 11946 12777 7650
## 16494 96 83 216 116 94
## 16540 19 57 112 77 52
## 16546 38 86 401 298 90
## 16548 350 370 1061 1049 922
## 16566 37 18 72 91 185
## 16598 14 19 32 31 7
## 16654 23 33 99 37 19
## 16817 23 10 31 16 14
## 16839 16 27 72 32 12
## 16891 454 1744 5435 5722 3484
## 17180 457 1949 5453 3877 1543
## 17300 83 47 21 4 3
## 17325 16 11 32 44 36
## 17363 35 26 88 73 74
## 17454 67 117 250 168 67
## 17526 436 1431 7274 13072 10568
## 17553 16 24 28 9 4
## 17578 149 710 3094 3119 840
## 17606 28 23 26 8 2
## 17751 147 125 413 839 951
## 1888 29 36 21 13 7
## 195 13 21 69 62 20
## 2017 54 193 623 568 324
## 2041 19 14 21 38 21
## 206 54 71 229 364 378
## 2186 1650 4672 17565 22807 14480
## 2234 17 21 45 71 80
## 2259 38 18 110 279 245
## 2279 109 202 626 485 332
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